package 剑指II;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @description:
 * @author: 小白白
 * @create: 2021-12-11
 **/

public class Jz031最近最少使用缓存 {

    /**
     * 运用所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (Least Recently Used，最近最少使用) 缓存机制 。
     * 实现 LRUCache 类：
     * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
     * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
     * void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
     *  
     * 示例：
     * 输入
     * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
     * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
     * 输出
     * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
     * 解释
     * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
     * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
     * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
     * lRUCache.get(1);    // 返回 1
     * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
     * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
     * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
     * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
     * lRUCache.get(3);    // 返回 3
     * lRUCache.get(4);    // 返回 4
     *  
     * 提示：
     * 1 <= capacity <= 3000
     * 0 <= key <= 10000
     * 0 <= value <= 105
     * 最多调用 2 * 105 次 get 和 put
     *  
     * 进阶：是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
     * 注意：本题与主站 146 题相同：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache/ 
     */

    static class LRUCache {

        private int capacity;
        private Map<Integer, Node> map;
        private Node first = new Node(null, null, -1, -1);
        private Node last = new Node(null, null, -1, -1);

        public LRUCache(int capacity) {
            this.capacity = capacity;
            this.map = new HashMap<>(capacity);
            this.first.next = this.last;
            this.last.pre = this.first;
        }

        public int get(int key) {
            Node node = this.map.get(key);
            if (node == null) {
                return -1;
            }

            Node p = node.pre;
            Node n = node.next;
            p.next = n;
            n.pre = p;

            Node f = this.first.next;
            this.first.next = node;
            node.pre = this.first;
            node.next = f;
            f.pre = node;

            return node.val;
        }

        public void put(int key, int value) {
            if (this.map.containsKey(key)) {
                this.map.get(key).val = value;
                this.get(key);
                return;
            }
            if (this.map.size() == this.capacity) {
                Node end = this.last.pre;
                end.pre.next = this.last;
                this.last.pre = end.pre;
                this.map.remove(end.key);
            }
            Node node = new Node(this.first, this.first.next, key, value);
            Node f = this.first.next;
            this.first.next = node;
            node.pre = this.first;
            node.next = f;
            f.pre = node;
            this.map.put(key, node);
        }

    }

    static class Node {
        private Node pre;
        private Node next;
        private Integer key;
        private Integer val;

        public Node(Node pre, Node next, Integer key, Integer val) {
            this.pre = pre;
            this.next = next;
            this.key = key;
            this.val = val;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        LRUCache lruCache = new LRUCache(2);
        lruCache.put(1, 1);
        lruCache.put(2, 2);
        lruCache.get(1);
        lruCache.put(3, 3);
        lruCache.get(2);
        lruCache.put(4, 4);
        lruCache.get(1);
        lruCache.get(3);
        lruCache.get(4);
    }

}
